b'\n_START_ARTICLE_\nNevromorf prosessering\n_START_PARAGRAPH_\nNevromorf prosessering, eller neuromorfisk databehandling, er et konsept utviklet av Carver Mead, p\xc3\xa5 slutten av 1980-tallet, og beskriver bruk av VLSI for \xc3\xa5 etterligne nevrobiologiske arkitekturer i nervesystemet. I nyere tid har begrepet \xc2\xabnevromorfe\xc2\xbb blitt brukt til \xc3\xa5 beskrive analog, digital, blandet modus analog/digital VLSI, og programbaserte systemer som implementerer modeller av nevrale systemer (for persepsjon, motorstyring, eller multisensorisk integrasjon). Implementering av nevromorfisk prosessering p\xc3\xa5 maskinvareniv\xc3\xa5et kan realiseres ved oksidbaserte memristorer, terskelbrytere og transistorer. Beregninger og metoder som brukes i disse regnemaskinene er ofte, men ikke alltid, slik at str\xc3\xb8mregnskapet holdes lavest mulig, samtidig som implementasjonen av kretsene er tilstrekkelige for \xc3\xa5 oppfylle \xc3\xb8nsket funksjon. Dette f\xc3\xb8rer ofte til at kretsene er analoge og operer i lav inversjon._NEWLINE_Et viktig aspekt ved nevromorf prosessering er \xc3\xa5 forst\xc3\xa5 hvordan morfologien til individuelle nevroner, kretser, applikasjoner og overordnede arkitekturer skaper \xc3\xb8nskede beregninger, p\xc3\xa5virker hvordan informasjon er representert, gir robusthet ved skade, inkorporerer l\xc3\xa6ring og utvikling, tilpasser seg lokal forandring (plastisitet), og forenkler evolusjonelle endringer._NEWLINE_Nevromorfe prosessering i egne prosessorer brukes for \xc3\xa5 simulere kjente funksjoner fra sentralnervesystemet, eller utf\xc3\xb8re slike funksjoner som nevrale proteser (engelsk neuroprosthetics). Typiske eksempler p\xc3\xa5 nevrale proteser er cochleaimplantat for \xc3\xa5 gjenskape h\xc3\xb8rsel og nyere synsimplanat (engelsk bionic eye) for \xc3\xa5 gjenskape syn. Fungerende cochleaimplantat er blitt noks\xc3\xa5 vanlige, om enn ikke mainstream. Disse fungerer selv om oppl\xc3\xb8sningen er vesentlig d\xc3\xa5rligere enn normal h\xc3\xb8rsel. Det har vist seg vanskelige \xc3\xa5 lage velfungerende synsimplanat, blant annet fordi funksjonen til de enkelte nervecellene i retina ikke har v\xc3\xa6rt fullt ut forst\xc3\xa5tt. Nyere implementasjoner er mer lovende. Av nyere nevrale proteser kan nevnes l\xc3\xb8sninger for \xc3\xa5 kontrollere lammede kroppsdeler etter slag, kunstige proteser for \xc3\xa5 erstatte lemmer som er tapt, og metoder for \xc3\xa5 kontrollere eksterne maskiner.\n_START_SECTION_\nFunksjon\n_START_PARAGRAPH_\nFordi nevromorfe prosessorer ofte utf\xc3\xb8rer helt bestemte funksjoner som ikke kan endres, en prosessgraf, s\xc3\xa5 er behovet for \xc3\xa5 inkludere digitale operatorer lite. Det gj\xc3\xb8r at motivasjonen for \xc3\xa5 kun bruke analoge operatorer \xc3\xb8ker. Det er imidlertid ingenting som tilsier at digitale operatorer ikke skal brukes, og de er ofte n\xc3\xb8dvendige for \xc3\xa5 implementere programmerbare operasjoner. Avveiningen om valg av type operasjon er ofte motivert av str\xc3\xb8mregnskapet, hvor digitale operasjoner kan ha et vesentlig h\xc3\xb8yere str\xc3\xb8mbudsjett enn tilsvarende analoge operasjoner._NEWLINE_Digitale operatorer kan ses p\xc3\xa5 som funksjoner hvor spenningen representerer variable, hvor variablene g\xc3\xa5r fra en fiksert tilstand til en annen. Skal et signal representeres s\xc3\xa5 samples og kvantiseres det, og representasjon av kvantiseringen kan spres over flere delkretser. I analoge kretser blir variable derimot representert b\xc3\xa5de ved str\xc3\xb8m og spenning, og de er kontinuerlige fra en tilstand og til en annen. N\xc3\xa5r en verdi representeres s\xc3\xa5 kan den samples, men det er ikke n\xc3\xb8dvendig. Operasjoner p\xc3\xa5 en verdi i analoge operatorer skjer som oftest i en og samme delkrets, og ikke som i digitale ved at den spres i mange delkretser._NEWLINE_VLSI er ofte assosiert med digitale kretser, hvor spenningen i kretsene drives fra  (spenning ved source) og til  (spenning ved drain). Fordi det er sm\xc3\xa5 kapasitanser involvert, og disse m\xc3\xa5 endre ladning, s\xc3\xa5 vil det g\xc3\xa5 en en liten str\xc3\xb8m ved hver veksling. Etter hvert skifte er kretsen igjen stabil og det g\xc3\xa5r en ytterst liten lekkstr\xc3\xb8m. Fordi det er mange slike kretser s\xc3\xa5 vil den totale str\xc3\xb8mmen i kretsen bli stor p\xc3\xa5 grunn av skiftene i tilstand._NEWLINE_Hvis VLSI brukes for analoge kretser, s\xc3\xa5 vil spenningen i kretsene kun drives et lite stykke fra en satt normalverdi. Det gj\xc3\xb8r at spenningen over kapasitansene endrer seg mye mindre, og fordi disse ikke endrer ladning like mye, s\xc3\xa5 vil det g\xc3\xa5 en mye mindre str\xc3\xb8m. Ulempen er at kretsen ikke n\xc3\xa5r en stabil tilstand og at lekkstr\xc3\xb8mmen blir st\xc3\xb8rre. Fordi det er tilsvarende mange kretser s\xc3\xa5 vil den totale str\xc3\xb8mmen i kretsen bli stor p\xc3\xa5 p\xc3\xa5 grunn av den vedvarende lekkasjestr\xc3\xb8mmen._NEWLINE_I nevromorfe prosessorer som regner p\xc3\xa5 fysiske prosesser i sanntid kan en redusere regnehastigheten. Dette skjer ved \xc3\xa5 drive transistorene ned i omr\xc3\xa5det for lav inversjon, og ofte inn i dette. Dermed faller lekkstr\xc3\xb8mmene. N\xc3\xa5r hastigheten (eller egentlig antall n\xc3\xb8dvendige regneoperasjoner) faller s\xc3\xa5 er det stadig mer aktuelt \xc3\xa5 skifte fra digitale operasjoner og til analoge, for regnskapet for vekselstr\xc3\xb8mmer er konstant for et sett av operasjoner, mens lekkstr\xc3\xb8mmen faller med fallende regnehastighet._NEWLINE_Selve kretsene som brukes, de analoge operatorene, implementeres som kretser av transistorer. Fordi en \xc3\xb8nsker \xc3\xa5 modellere fysiske forhold, i det som gjerne kalles biologisk tid, s\xc3\xa5 senkes regnehastigheten ved at transistorene opereres under deres terskelverdi, det vil si i lav inversjon. Dette forenkler modelleringen, og det kan brukes en radikalt enkel transform \xe2\x80\xa6  som er riktig hvis en ser bort fra dynamiske forhold._NEWLINE_En fundamental forutsetning for bruk av slike analoge operatorer er at beregningene er feiltolerante. Algoritmene som brukes i nevromrf prosessering er ofte feiltolerante hvis en kan unng\xc3\xa5 diskontinuiteter. Slik sett er de enklere \xc3\xa5 bruke enn tilsvarende digitale operatorer. Grunnen til at en ikke \xc3\xb8nsker diskontinuiteter er at slike operatorer gir opphav til funksjoner som er vanskelige \xc3\xa5 derivere._NEWLINE_Det er ingen n\xc3\xb8dvendighet at en nevromorf prosessor f\xc3\xb8lger en fiksert prosessgraf, de kan ogs\xc3\xa5 v\xc3\xa6re programmerbare. Flere slike er skissert, men spesielt TrueNorth og SyNAPSE har vakt oppmerksomhet. Mer generelt omtales slike som AI akseleratorer, og m\xc3\xa5 ikke forveksles med kunstig intelligens implementert med grafiske prosessorer. En AI akselerator kan lages med mer eller mindre bruk av analoge operatorer, og uten at det n\xc3\xb8dvendig \xc3\xa5 skjele til noe bestemt str\xc3\xb8mbudsjett.'